University of Bonn

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CHI '26可解释人工智能（XAI） +2

“AI 工具不会让情况更糟。”：在密码存储研究中调查开发人员与 AI 助手的安全行为

Yardim 等人通过密码存储实验发现开发者倾向依赖 AI 生成代码但忽视安全，明确的安全指令可引导其转向安全实践，AI 工具需配合针对性指导。

CHI '26大语言模型（LLM）的人机协作 +2

从答案引擎到学习伙伴：AI 辅助学习的双 ZPD 设计框架

Klein 等人针对 AI 作为教育答案引擎的悖论提出了双近侧发展区设计框架，强调动机感知脚手架对于构建真正人机学习伙伴关系的重要性，为动机感知 AI 系统设计提供系统化指导。

CHI '25荣誉提名性别与种族在HCI中的议题 +1

女性安全专家不是敌人：一项关于性别相关沟通挑战的质性研究

Yardim 等人访谈 25 名女性安全专家，发现其面临低估专业知识、沟通障碍、建议被抵制及敌对行为等性别相关挑战，需通过联盟男性和过度准备来证明能力。

CHI '25用户研究方法（访谈、调查、观察） +2

小、中、大？一项关于CHI效应量的元研究，以帮助解释效应量和功率计算

Ortloff 等人对1692篇定量CHI论文进行元研究，揭示12个研究领域效应量分布，提出5种解释方法，助力效应量报告与功效分析。

CHI '25最佳论文用户研究方法（访谈、调查、观察） +1

一项关于可用性安全和人机交互研究人员如何判断优势比和Cohen's d效应量的大小和重要性的质性研究

Ortloff 等人调查 63 名 HCI 研究人员对效应量判断，发现误解和差异，对效应量报告实践提出具体改进建议。

CHI '25荣誉提名算法透明度与可审计性 +2

眼不见心不想？探索可用安全与隐私研究中个人数据的数据保护实践

Martius等人通过访谈22名从业者，发现可用安全与隐私研究中对数据保护有高度伦理认知，但面临诸多实际与程序性问题，并提出具体改进建议。

CHI '25隐私设计与用户控制 +1

他们负责确保我可以继续使用该服务。

Tiefenau 等人通过 16 次访谈和 95 人调查发现，大多数用户未考虑双因素认证丢失后的账户恢复方案，通常依赖网站支持恢复访问，并提出服务提供商应提供标准化备份选项的建议。

UBICOMP '23人体姿态与行为识别 +1

Auto-Gait：基于步态任务视频的计算机视觉自动共济失调风险评估

Rahman 等人提出 Auto-Gait 系统，通过单目相机视频分析步态自动评估共济失调风险与严重程度，在 155 个视频数据上达到 83% 准确率，助力偏远地区远程医疗

CHI '23用户研究方法（访谈、调查、观察） +1

不同的研究人员，不同的结果？分析研究人员经验和数据类型在对安全建议的访谈和调查研究的定性分析中的影响

Ortloff 等人通过复制扩展可用性安全研究，收集65名学生和7名研究人员对调查和访谈数据的编码分析，发现复杂数据更受益于编码人员之间的互动。

CHI '23荣誉提名隐私设计与用户控制 +2

较少关于隐私：重新审视关于德国COVID-19接触追踪应用的调查

Häring等人研究德国COVID-19追踪应用发布后态度变化，发现隐私问题提及减少，实用性成为更重要因素。

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